- AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战
AI原生应用开发
AI-native微服务prometheusai
AI原生应用微服务监控:Prometheus+Grafana实战关键词:微服务监控、Prometheus、Grafana、AI应用、指标收集、可视化告警、云原生摘要:本文将深入探讨如何为AI原生应用构建完整的微服务监控系统。我们将从基础概念出发,详细介绍Prometheus的指标收集机制和Grafana的可视化能力,并通过实际案例展示如何搭建完整的监控解决方案。文章包含详细的配置示例、架构图解和最
- Python HTTP服务监控:Prometheus与自定义Exporter开发指南
在微服务架构中,HTTP服务的高效监控对保障系统稳定性至关重要。Prometheus作为云原生监控标杆,通过其Pull模型与灵活的指标体系,结合Python开发的自定义Exporter,可实现HTTP服务性能、可用性及业务指标的全面观测。Prometheus监控核心机制Prometheus采用时间序列数据库存储指标数据,每条数据由指标名称(如http_requests_total)、标签(如met
- 机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
大熊计算机
机器学习prometheus人工智能
1.系统架构设计:从数据采集到智能告警(1)监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解:系统采用双引擎架构,Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发,Evidently执行深度模型分析
- Gitea 服务器监控面板的搭建
shengyin714959
笔记最高笔记服务器gitea数据库
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库。Grafana是一个可视化的数据分析面板,它可以从Prometheus中查询时序数据,绘制漂亮的数据图表。本文作者在实践中使用Prometheus抓取和存储Gitea服务器的运行数据,并基于Grafana提供的开源数据面板创建了一个自己服务器的Gitea性能监控面板。工作原理为了更清晰地理解Prometheus的工作原理,我在下方列出了Pr
- kube-promethesu调整coredns监控
jingleli21
dockerlinux运维
K8s集群版本是二进制部署的1.20.4,kube-prometheus对应选择的版本是kube-prometheus-0.8.0Coredns是在安装集群的时候部署的,采用的也是该版本的官方文档,kube-prometheus中也有coredns的监控配置信息,但是在prometheus的监控页面并没有发现coredns的servicemonitor.。所以我们需要一步步的去排查该问题。先看下c
- Promtail收集docker容器的日志
jingleli21
docker
什么是Promtail?Promtail是Linux操作系统上的一个服务,它会扫描日志文件,并将它们提取到Loki中。Loki是Grafana的一个日志聚合工具,它类似于Prometheus,但主要用于日志数据。Promtail能够自动发现运行中的Docker容器,并抓取它们的日志。Promtail的工作原理Promtail的工作原理可以简单概括为以下几个步骤:监控日志文件:Promtail不断扫
- 16.7 Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案
少林码僧
prometheusgrafana人工智能langchainllama语言模型机器学习
《Prometheus+Grafana实战:容器化监控与日志聚合一站式解决方案》关键词:容器化监控、日志聚合、Prometheus、Grafana、ELKStack、用户反馈收集容器化监控与日志系统的架构设计在LanguageMentorAgent生产部署中,监控系统需要覆盖以下维度:
- prometheus+grafana+MySQL监控
甲柒
运维监控prometheusgrafanamysql
prometheus+grafana+MySQL监控环境说明操作前提:先去搭建Docker部署prometheus+grafana+...这篇文章的系统Docker部署prometheus+grafana+...的参考文章:Docker部署prometheus+grafana+…-CSDN博客在的节点服务器上搭建MySQL数据库(可以采用直接安装或者docker部署)搭建MySQL数据库的参考文章
- Prometheus + Grafana监控方案详解:从入门到实战
风偷走了蒲公
开发知识PrometheusGrafana监控DevOpsNode.js
Prometheus+Grafana监控方案详解:从入门到实战1.引言在现代分布式系统中,监控是保障系统稳定性的关键。Prometheus作为一款开源的监控工具,结合Grafana的可视化能力,能够提供强大的监控解决方案。本文将详细介绍Prometheus+Grafana的监控方案,并通过丰富的代码示例和应用场景帮助读者快速掌握。2.Prometheus基础2.1Prometheus简介Prome
- Kylin Linux Advanced Server V10 离线安装 Prometheus + Grafana + node_exporter指南
晴空06
操作系统管理工具性能测试kylinlinuxprometheus
离线安装Prometheus+Grafana+InfluxDB指南(KylinLinuxAdvancedServerV10)最终结果展示准备工作在一台有互联网连接的机器上下载所有必要的安装包和依赖准备一个USB驱动器或内部网络共享位置来传输文件确保目标服务器有足够的资源运行这些服务下载离线安装包在有网络的机器上下载以下组件:Prometheuswgethttps://github.com/prom
- Sentinel:微服务稳定性的守护者
未来并未来
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首先,我们要明确Sentinel在微服务架构中的定位。Sentinel并不是一个全功能的监控或追踪系统(比如Prometheus+Grafana组合或Jaeger/Zipkin),它的核心定位是流量控制(TrafficControl)和熔断降级(CircuitBreaking&Degradation)。简单理解,它的任务就是:管住流量:监控服务接口的访问量,当流量超过设定的阈值时,进行拦截(限流)
- OSS监控体系搭建:Prometheus+Grafana实时监控流量、错误码、存储量(开源方案替代云监控自定义视图)
大熊计算机
#阿里云prometheusgrafana开源
1.开源监控方案核心架构设计(1)技术选型对比分析当前主流OSS监控方案可分为三类:云厂商自带监控(如阿里云云监控)开源方案(Prometheus生态)商业APM工具(如Datadog)通过以下维度进行对比:维度云监控自定义视图Prometheus+Grafana商业APM工具数据采集粒度1分钟15秒(可调)10秒存储成本按量收费自控存储周期高额订阅费告警灵活性基础阈值告警支持PromQL复杂逻辑
- java全家桶之35: jvm如何调优
leijmdas
java
JVM调优指南:提升性能与稳定性JVM调优是Java应用性能优化的关键环节,合理的调优可以显著提高应用吞吐量、降低延迟并减少资源消耗。以下是系统的JVM调优方法和实践:一、调优基础准备监控先行使用工具收集基线数据:jstat-监控GC情况jstack-分析线程堆栈jmap-内存分析VisualVM/Arthas-可视化监控Prometheus+Grafana-生产级监控确定优化目标吞吐量优先(批处
- 单测覆盖率和通过率的稳定性问题,以及POM文件依赖包版本一致性的挑战
Aliano217
Pom单测覆盖率测试覆盖率代码覆盖率
一、单元测试覆盖率和通过率稳定性解决方案1.测试环境标准化管理容器化部署:使用Docker或Kubernetes创建与生产环境完全一致的隔离测试环境,确保操作系统、中间件、数据库版本等配置完全一致。基础设施即代码(IaC):通过Terraform或Ansible自动化部署测试环境,避免手动配置偏差,实现环境快速复现。环境监控:部署Prometheus等监控工具,实时对比测试环境与生产环境的资源使用
- 高并发下分布式数据库性能下降的解决方法
网硕互联的小客服
分布式数据库
在高并发场景下,分布式数据库性能下降是一个常见的问题。通常表现为查询延迟增加、写入速度变慢或系统资源耗尽。这种情况的原因可能包括数据热点、网络延迟、锁竞争、存储瓶颈等。以下是解决分布式数据库性能下降的详细方法。1.分析性能瓶颈在解决问题之前,需要明确性能下降的原因。可以通过以下方式分析系统瓶颈:监控数据库性能指标:使用监控工具(如Prometheus+Grafana)查看CPU、内存、磁盘I/O和
- 时序库介绍
古朗月行
数据库大数据java
时序库(Time-seriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是一种按照时间先后顺序排列的数据,例如气象数据、生产数据、网络数据等等。常见的时序库有OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus等,下面将从基本概念、使用场景、主要特点和使用API等方面进行介绍。基本概念时序数据时序数据是一种按照时间顺序排列的数据,在很多应用场景中都非
- YACE:强大的AWS CloudWatch Prometheus Exporter
滕骅照Fitzgerald
YACE:强大的AWSCloudWatchPrometheusExporteryet-another-cloudwatch-exporterPrometheusexporterforAWSCloudWatch-DiscoversservicesthroughAWStags,getsCloudWatchmetricsdataandprovidesthemasPrometheusmetricswith
- Java 与 MySQL 性能优化:Linux服务器上MySQL性能指标解读与监控方法
程序员岳彬
Java运维手册服务器javamysql后端性能优化linux
文章目录一、关键性能指标解读1.QPS(QueriesPerSecond)2.TPS(TransactionsPerSecond)3.缓存命中率二、性能监控方法1.使用SHOWSTATUS命令进行监控2.使用Prometheus+Grafana进行监控(1)安装和配置Prometheus(2)安装和配置MySQLExporter(3)安装和配置Grafana(4)创建监控仪表盘三、总结在数据库的日
- MySQL性能监控与优化全攻略
逼得大师天才
mysql数据库
1.全方位监控体系搭建(1)监控指标分类类别关键指标报警阈值工具性能指标QPS/TPS/响应时间>500ms查询Prometheus资源指标CPU/内存/磁盘IOCPU>80%Grafana连接指标连接数/活跃连接连接数>max_connections*0.8PMM存储指标磁盘空间/表大小磁盘>85%Zabbix(2)主流监控方案对比方案优点缺点适用场景Prometheus+Granfa开源灵活,
- StarRocks+Prometheus+Grafana安装部署
XiaoQiong.Zhang
数据库bigdata大数据
检查服务器环境系统版本>=Centos7.0BE节点确认CPU是否支持AVX2指令集cat/proc/cpuinfo|grepavx2 下载DownloadStarRocksFree|StarRocksDownload|PrometheusDownloadGrafana|GrafanaLabsStarRocks安装(单节点为例)FE]$tar-zxfStarRocks-2.5.6.tar.gz
- 云原生可观测性:追踪技术在企业级应用中的落地
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算云原生wpfai
云原生可观测性:追踪技术在企业级应用中的落地关键词:云原生、可观测性、分布式追踪、企业级应用、微服务、OpenTelemetry、Prometheus摘要:本文深入探讨云原生环境下可观测性体系中的分布式追踪技术,从核心概念辨析到企业级落地实践展开系统分析。通过对比监控与可观测性的本质差异,解析分布式追踪的核心原理与技术架构,结合OpenTelemetry等主流标准阐述端到端追踪的实现路径。文中包含
- 云原生监控体系建设:Prometheus+Grafana的企业级实践
大咖分享课
云原生prometheusgrafana
目录引言云原生监控体系概述什么是云原生监控Prometheus和Grafana的核心角色大模型私有化部署vs云端服务私有化部署的优势与挑战云端服务的优势与挑战决策框架:如何选择合适的部署方式成本模型分析私有化部署的成本构成云端服务的成本构成成本对比与优化策略Prometheus+Grafana的企业级实践架构设计与部署流程关键配置与优化可视化监控仪表盘案例分析:企业级监控实践总结与展望引言在云原生
- Docker监控服务部署
GeminiJM
prometheusdocker容器运维
Docker监控服务部署记录背景为XScholar文献下载系统搭建监控告警体系,需要部署Prometheus、AlertManager、Grafana等监控服务。项目已有Prometheus和Grafana在运行,需要在此基础上新增AlertManager服务。初始环境状态已有服务Prometheus(端口9090)Grafana(端口3000)NodeExporter(端口9100)XSchol
- Spring boot应用监控集成
GeminiJM
prometheusdocker容器运维
SpringBoot应用监控集成记录背景XScholar文献下载应用基于SpringBoot构建,需要接入Prometheus监控系统。应用已部署并运行在服务器上,需要暴露metrics端点供Prometheus采集。初始状态应用信息框架:SpringBoot2.x部署端口:10089服务器:Linux服务器(IPv4/IPv6双栈网络)Prometheus:Docker容器部署已有依赖项目中已包
- 开源夜莺支持MySQL数据源,更方便做业务指标监控了
开源运维监控sremysql
夜莺监控项目最核心的定位,是做一个告警引擎,支持多种数据源的告警。这个版本的更新主要是增加了对MySQL数据源的支持,进一步增强了夜莺在业务指标监控方面的能力。之前版本的夜莺主要聚焦在Prometheus、VictoriaMetrics、ElasticSearch等传统监控数据源上,从上个版本引入ClickHouse开始,夜莺开始支持更多样化的数据源,本次版本迭代则引入了MySQL数据源的支持,给
- prometheus API清理数据
small white poplar
云原生prometheus数据库网络
文章目录清理数据存储原理数据写入流程Block(块)的概念数据压缩过程压缩原理为什么要这样设计压缩时间的影响实际应用建议介绍目录结构标记要删除的数据(delete_series)删除所有标签清理标记的数据(clean_tombstones)最后整理为脚本可用清理数据通过查看官网的查询httpapi文档里有写点我跳转存储原理数据写入流程新收集的指标数据首先写入内存中的WAL(Write-AheadL
- 【Prometheus】层层解析prometheus如何监控k8s核心组件
景天科技苑
prometheuskubernetes容器prometheus监控k8s监控kubernetes组件
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生k8s,Prometheu
- prometheus安装部署(七)(process_exporter安装)
yumo_fly
prometheus运维linux
process_exporter安装1、下载2、上传服务器、解压至/usr/local/prometheus3、配置规则4-1、启动方式一:直接启动4-2、将process-exporter配置为系统服务启动5、加入Prometheus监控平台1、下载https://github.com/ncabatoff/process-exporter/releases/download/v0.7.5/pro
- Prometheus+Grafana可视化监控在Ubuntu上快速部署
Xhg-Hunter
linuxubuntu
一、介绍Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具。它最初由SoundCloud开发并在2012年开源。Prometheus能够收集和存储来自各种服务和系统的指标数据,例如CPU使用率、内存使用量、网络流量等。它使用一种名为PromQL的查询语言,可以对收集到的指标数据进行查询和分析。此外,Prometheus还支持灵活的警报规则定义,可以根据指标的阈值和模式来生成警报。Prometheu
- 微服务监控:Prometheus+Grafana搭建指南
软件工程实践
微服务prometheusgrafanaai
微服务监控:Prometheus+Grafana搭建指南关键词:Prometheus、Grafana、微服务监控、时序数据库、Exporter、Alertmanager、指标采集摘要:本文以“搭积木”的方式,从0到1讲解如何用Prometheus+Grafana搭建微服务监控系统。通过生活比喻、实战步骤和代码示例,带你理解监控核心概念(如指标采集、可视化、告警),掌握安装配置、数据采集、图表绘制和
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟